YOLOv10训练自己的数据集（图像目标检测）

目录

1、下载代码

2、环境配置

3、准备数据集

4、yolov10训练

可能会出现报错：

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1、下载代码

源码地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10

2、环境配置

打开源代码，在Terminal中，使用conda 创建虚拟环境配置

命令如下：

• conda create -n yolov10 python=3.9
• conda activate yolov10

#以下这一条要去Previous PyTorch Versions | PyTorch找对应的，yolov10是要求pytorch>=2.0.1所以我选择了以下

• conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 cudatoolkit=11.7 -c pytorch
• pip install -r requirements.txt
• pip install -e .

3、准备数据集

数据集，放入项目目录下，格式和Yolov8一样，具体如下：

在my_data.yaml中写入以下内容，nc为类别数量：

4、yolov10训练

输入以下指令训练，相关设置如model、batch、epochs等根据情况设置，device=0表示用一个GPU：

• yolo detect train data=datasets\xxx\my_data.yaml model=yolov10b.yaml epochs=20 batch=4 imgsz=640 device=0

成功训练：

可能会出现报错：

ImportError: Matplotlib requires numpy>=1.23; you have 1.21.2

解决：

升级NumPy到1.23.x版本：pip install numpy==1.23.5

AttributeError: partially initialized module 'charset_normalizer' has no attribute 'md__mypyc' (most likely du e to a circular import)

• 卸载 charset_normalizer：pip uninstall charset-normalizer

• 重新安装 charset_normalizer：pip install charset-normalizer